A NVIDIA apresentou um conjunto de tecnologias que muda a forma como os data centers de inteligência artificial lidam com a energia elétrica. Em vez de planejar o consumo de cada rack de servidores como se ele sempre usasse o máximo de energia possível — o que gera desperdício —, o novo sistema, chamado DSX MaxLPS, redistribui em tempo real a energia que não está sendo usada por um rack para outro que precisa dela. O resultado, segundo a empresa, é que um data center pode rodar mais chips de IA dentro do mesmo limite de energia, sem gastar um centavo a mais na conta de luz.
MaxLPS é a sigla para Maximum Land Power Shell, uma referência aos limites físicos de um data center: o terreno, a energia elétrica disponível e a estrutura que abriga os equipamentos. Tradicionalmente, os engenheiros reservam para cada rack a energia máxima que ele poderia consumir num pico de trabalho, mesmo que a maior parte do tempo ele fique bem abaixo disso. Esse excesso reservado e não usado é chamado de “headroom”. O MaxLPS usa um software chamado Dynamic Power Software (DPS) para monitorar o consumo de cada GPU (os chips que fazem os cálculos da IA) e de cada rack, e deslocar essa energia ociosa para onde ela é necessária. Em testes com o novo sistema de servidores Vera Rubin NVL72, a NVIDIA conseguiu reduzir a energia reservada por rack de 136 kW para 101 kW, o que permitiu instalar 35% mais racks no mesmo limite de energia, sem perder desempenho.
O problema que o MaxLPS ataca não é novo, mas está se tornando crítico. Os data centers de IA se transformaram em verdadeiras fábricas de processamento, e a pergunta deixou de ser “quantos chips cabem no galpão?” para ser “quantas respostas de IA consigo extrair de cada megawatt disponível?”. Isso porque a energia elétrica virou o gargalo: não adianta ter espaço físico se a concessionária não consegue fornecer mais energia. Nesse cenário, qualquer desperdício vira dinheiro e capacidade perdidos. O MaxLPS também ataca o desperdício nos sistemas de refrigeração, permitindo que os racks funcionem com líquido refrigerante a 45°C, o que reduz a necessidade de chillers (grandes aparelhos de ar-condicionado) e libera mais energia para os chips.
Para quem usa IA no dia a dia — seja num aplicativo de chatbot ou numa ferramenta de geração de imagens —, a novidade não vai mudar nada visivelmente de imediato. Mas, para quem constrói e opera esses data centers, o ganho é enorme: poder colocar mais capacidade de processamento dentro do mesmo limite de energia significa que o custo de cada consulta de IA pode cair. A NVIDIA projeta que, com o MaxLPS, é possível adicionar até 40% mais chips do modelo Vera Rubin no mesmo orçamento de energia. Em outras palavras, o sistema pode baratear a operação dos serviços de IA e, no médio prazo, tornar mais acessíveis as ferramentas que dependem deles.